分子先验网络（Molecular Prior Networks）

研究者提出小分子与靶蛋白亲和力预测新方法 Molecular Prior Networks，利用 Transformer 架构在单次前向传播中基于支撑分子直接预测查询分子。该模型在数千个亲和力数据集上预训练以捕捉通用的分子活性规律，在极小支撑集设置下达到了 FS-Mol 基准回归变体的 SOTA 表现，且因无需特定任务训练而具备更快的推理速度。